Abstrak—Bike  Sharing  merupakan  suatu  konsep  penggunaan sepeda  oleh  masyarakat  dengan  menyewa  di  stasiun  bike sharing.  Penggunaan  sepeda  melalui  konsep  bike  sharing menjadi  alternatif  transportasi  ramah  lingkungan  demi meminimalisir  permasalahan  kemacetan  dan  polusi  udara kendaraan  bermotor  di  perkotaan.  Migo  E-Bike  merupakan bike  sharing  yang  beroperasi  di  Kota  Surabaya  diharapkan dapat  membantu  upaya  Surabaya  Green  and  Clean  dalam mengurangi masalah tersebut. Gerbang awal penggunaan bike sharing dimulai dari stasiun bike sharing. Migo E-Bike hingga saat ini memiliki 100 stasiun yang mereka operasikan dan masih dibutuhkan penambahan agar bike sharing dapat menjangkau tiap  wilayah  di  Kota  Surabaya.  Penambahan  diperkirakan sejumlah 50 stasiun agar stasiun bike sharing tersedia tiap 500 meter. Sehingga diperlukan penelitian untuk mengetahui lokasi yang sesuai untuk stasiun  tersebut. Penelitian ini berada pada wilayah  Surabaya  Timur  dengan  mempertimbangkan  pusat operasionalisasi Migo E-Bike yang terdapat di Surabaya Timur agar  memudahkan  perawatan  sepeda  listrik  maupun  stasiun oleh teknisi yang berasal dari kantor pengelola. Adapun analisis digunakan  tiga  teknik  analisis,  pertama  yakni  Confirmatory Factor  Analysis  digunakan  untuk  menentukan  variabel  yang memengaruhi penentuan lokasi stasiun bike sharing Selanjutnya  Analytical  Hierarchy  Process  digunakan  untuk menentukan  bobot  variabel  serta  digunakan  Weighted  Sum untuk menentukan area lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur.  Dari  analisis  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  hasil akhir  berupa  lokasi yang  sesuai  untuk  stasiun bike  sharing  di Surabaya  Timur  tersebar  seluas  1424,08  ha  dengan rekomendasi lokasi dari kesesuaian tersebut sebesar 674,63 ha. Rekomendasi  lokasi  tersebut merupakan  hasil  kalkulasi  lahan yang  sesuai  (tidak  terdapat  stasiun)  dan  lahan  yang  sesuai (dijangkau stasiun eksisting).
Kata  Kunci—Penentuan  Lokasi,  Bike  Sharing,  Stasiun  Bike Sharing, Surabaya Timur.

## I. PENDAHULUAN
IKE  sharing merupakan  suatu  konsep  dimana masyarakat  menggunakan  sepeda  dengan  menyewa sepeda  tersebut  di  suatu  stasiun  penyimpanan  dan mengembalikannya  kembali  di  stasiun  penyimpanan  yang lain  [1].  Pemanfaatan  sepeda  elektrik  dalam  konsep bike sharing dapat  meningkatkan  manfaat  yang  diterima  dari penggunanya  yaitu  masyarakat  perkotaan  [2].  Salah  satu konsep bike  sharing yang  tersedia  di  Indonesia  khususnya Kota Surabaya dalam rangka mendukung program Surabaya Green  and  Clean serta  upaya  dalam  mengurangi  masalah kemacetan dan polusi lalu lintas adalah Migo e-bike [3].
Pemerintah Kota Surabaya juga telah mengambil berbagai peran  dalam  perkembangan  program bike  sharing yang terdapat  di  Kota  Surabaya.  Langkah  –  langkah  tersebut diantaranya penggunaan branding sepeda listrik bike sharing
Migo pada peliputan kegiatan, keberadaan jalur sepeda, serta tercanangnya transportasi sepeda yang merupakan salah satu bentuk  integrasi  antara  angkutan  masal  – feeder  – fasilitas pendukung.  Rencana  transportasi  tersebut  tercantum  pada

## Surabaya Integrated Mass Rapid Transit (SMART).
Maka dari itu, stasiun sepeda listrik Migo yang merupakan tempat  awal  peminjaman  sepeda  perlu  untuk  diperhatikan dalam  menentukan  lokasinya.  Adapun  target  terdekat  dari penambahan  stasiun sepeda listrik Migo yakni sebanyak 50 titik stasiun [4]. Penentuan lokasi stasiun Migo pada wilayah Surabaya  Timur  menjadi  diutamakan  dalam  penelitian penentuan  lokasi  stasiun  dikarenakan  mempertimbangkan pusat  operasionalisasi  yang  berada pada  wilayah  Suarabaya Timur. Pertimbangan tersebut juga diharapkan memudahkan perawatan  baik  sepeda  listrik  Migo  maupun  stasiun  sepeda tersebut agar optimal dijangkau oleh teknisi yang berasal dari kantor pusat pengelola.
Dalam penentuan lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur,  ditentukan  beberapa  variabel  kandidat  yang  akan dipertimbangkan.  Beberapa  variabel  tersebut  terbagi  dalam tiga  indikator  diantaranya  indikator  permintaan  yang mempunyai  variabel  jumlah  penduduk,  jumlah  penduduk muda,  kepadatan  penduduk,  dan  area  permintaan.  Indikator pusat  kegiatan  yang  terdiri  dari  variabel  kedekatan  dengan pusat  perbelanjaan,  kedekatan  dengan  bangunan  komersial, kedekatan dengan sekolah, kedekatan dengan universitas, dan kedekatan  dengan  taman,  Ketiga  yaitu  indikator  jaringan transportasi yang terdiri dari variabel kedekatan dengan jalur angkutan  umum  dan  kedekatan  dengan  tempat  transit transportasi  publik.  Variabel  –  variabel  yang  disebutkan sebelumnya berasal dari penelitian – penelitian yang relevan terhadap penentuan lokasi stasiun bike sharing.
Berdasarkan  berbagai  pertimbangan  di  atas,  dilakukan analisa dalam penelitian ini untuk mengkonfirmasi variabel, menentukan bobot prioritas variabel terkait penentuan lokasi stasiun bike sharing yang kemudian digunakan dalam analisa keruangan untuk mengetahui area lokasi di Surabaya Timur yang sesuai dan direkomendasikan untuk lokasi stasiun bike sharing .

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  teknik  analisis  yang  digunakan  yakni Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA),  Analytical  Hierarchy Process (AHP), dan Weighted Sum. Semua teknik analisis ini berhubungan dalam menentukan variabel yang memengaruhi penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing serta  bobot  prioritas variabel  tersebut  serta  analisa  kesesuaian  lahan  dan rekomendasi area stasiun bike sharing .

## Penentuan Lokasi Stasiun Bike Sharing di Surabaya Timur (Studi Kasus: Migo E-Bike)
Mauludin Rahmawan dan Cahyono Susetyo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Arsitektur, Desain dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
e-mail : cahyono_s@urplan.its.ac.id
B
Adapun  rincian  dari  tiap  teknik  analisis  adalah  sebagai berikut.
A. Confirmatory Factor Analysis
Confirmatory  factor  analysis merupakan  bagian  teknik statistik dari analisis faktor yang secara mendasar bertujuan mengubah  jumlah  (reduksi)  jumlah  variabel  yang  lebih banyak  menjadi  lebih  sedikit  melalui  identifikasi  susunan variabel  satu  sama  lain.  [5].  Metode  ini  berguna  untuk mengkonfirmasi  suatu  pengukuran  dalam  suatu  hipotesa penelitian. Analisis ini menggunakan dua jenis variabel yakni variabel  terikat  (x)  dan  variabel  bebas  (y).  Variabel bebas/independen/laten  adalah  variabel  yang  tidak  dapat dibentuk  secara  langsung  sehingga  membutuhkan  variabel terikat/dependen/indikator  yang  dapat  diamati  dan  diukur secara langsung [5]. Penggunaan teknik analisis CFA dalam penelitian  ini  menggunakan  alat SPSS  24 yang  kemudian menghasilkan  variabel  –  variabel  yang  terkonfirmasi  dalam penentuan lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur.
B. Analytical Hierarchy Process
Analytical  hierarchy  process merupakan  analisis  yang mempertimbangkan  struktur  suatu  proses  dalam  berbagai fenomena. AHP memberikan  suatu  kesempatan  bagi  para perencana  untuk  dapat  membangun  gagasan  atau  ide berdasarkan  masalah  yang  dialami  sehingga  metode pendekatan ini dapat memecahkan permasalahannya [6] AHP menciptakan  suatu  alat  untuk  mendukung  keputusan  yang menjelaskan masalah dari berbagai pertimbangan/faktor yang rumit  menjadi  suatu  alur  hierarki  [7].  Hierarki  tersebut dijabarkan  menurut  level  kelompok  faktor,  faktor  menuju kriteria  dan  sub  kriteria  hingga  level  alternatif.  Setelah
mengetahui  masalah  berdasarkan  hierarki,  masalah  terkait dapat diuraikan sehingga hal tersebut dapat lebih sistematis.
Penggunaan teknik analisis AHP pada penelitian ini yaitu untuk  menentukan  bobot  prioritas  variabel  yang  telah terkonfirmasi berpengaruh terhadap penentuan lokasi stasiun bike  sharing. Teknik  analisis  ini  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak Exzpert  Choice  11. Hasil  bobot  prioritas variabel  dalam  teknik  analisis AHP kemudian  akan digunakan  untuk  melakukan  analisa  keruangan  pada  teknik analisis selanjutnya yang membutuhkan nilai bobot prioritas dari variabel – variabel tersebut.
C. Weighted Sum
Weighted sum merupakan suatu metode untuk melakukan penggabungan  dua layer atau  lebih  yang  berisi  informasi tertentu [8]. Weighted sum ini kemudian bisa menggabungkan  dua  peta  atau  lebih  yang  berisi  beberapa informasi dan kriteria untuk menentukan lokasi sesuai dengan informasi dan kriteria penelitian [8].
Weighted sum ini dapat mencocokkan informasi-informasi yang ada melalui perangkat lunak ArcGIS [8]. Proses pertama melakukan  pembobotan  data raster terhadap  analisis kesesuaian  maupun  parameter  yang  ditentukan  [8].  Proses selanjutanya  yaitu  melakukan  perhitungan  antar  data raster sehingga ditemukan nilai kesesuaian dari suatu parameter [8].
Teknik  analisis weighted  sum yang  dilakukan  pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  area  lokasi  di Surabaya Timur yang sesuai untuk penentuan lokasi stasiun bike  sharing. Teknik  analisis  ini  membutuhkan  nilai  atau bobot  prioritas  dari  variabel  –  variabel  terkait  serta  kriteria kesesuaiannya.  Dari  hasil  kesesuaian  tersebut  kemudian dapat  dilanjutkan  pada  rekomendasi  area  lokasi  dengan melihat lokasi stasiun bike sharing eksisting. Perangkat lunak ArcMap 10.4 digunakan dalam teknik analisis ini mengingat teknik analisis Weighted Sum tersedia pada perangkat lunak tersebut.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Area  Surabaya  Timur  memiliki  41  stasiun  eksisting bike sharing Migo e-bike .  Jangkauan  stasiun  eksisting  Migo e- bike tersebut  sebesar  500  meter  mengacu  pada  acuan pengelola  Migo e-bike .  Dengan  lokasi  eksisting  tersebut pengguna bike  sharing ini  dapat  mengakses  sepeda  listrik sewa  yang  berasal  dari  stasiun  Migo  keberangkatan  dan mengembalikannya  pada  stasiun  Migo  terdekat  tujuan berpergian pengguna.

## A. Penentuan Variabel
Penentuan variabel yang berpengaruh terhadap penentuan lokasi  stasiun bike  sharing dilakukan  menggunakan  teknik analisis Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA). Sebelum menggunakan  teknik  analisis  tersebut,  kuisioner  telah disebarkan  kepada  mitra  stasiun  Migo  yang  terdapat  di Surabaya Timur sebanyak 41 responden. Kuisioner tersebut berisi penilaian skala likert dari 1 sampai dengan 5 untuk tiap variabel  kandidat  yang  memengaruhi  penentuan  lokasi stasiun bike sharing .
Tahap  pertama  yakni  melakukan  uji  validitas  dan realiblitas.  Dengan  total  responden  sebanyak  41  orang, digunakan  r  tabel  adalah  0,308.  Hasil  yang  diperoleh  dari semua  variabel  menunjukkan  bahwa  tiap  variabel  dianggap
Gambar 1. Peta Stasiun Eksisting Migo E-Bike menggunakan ArcMap 10.4
Tabel 1. Uji Validitas Variabel – Variabel Penelitian Variabel R Hitung Keterangan Jumlah Penduduk 0.423 Valid Jumlah Penduduk Muda 0.536 Valid Kepadatan Penduduk 0.560 Valid Area Permintaan 0.643 Valid Kedekatan dengan Pusat Perbelanjaan 0.727 Valid Kedekatan dengan Bangunan Komersial 0.630 Valid Kedekatan dengan Sekolah 0.729 Valid Kedekatan dengan Universitas 0.616 Valid Kedekatan dengan Taman 0.476 Valid Kedekatan dengan Jalur Angkutan Umum 0.584 Valid Kedekatan dengan Tempat Transit Transportasi Publik 0.520 Valid
valid  dan  dapat  digunakan  sebagai  variabel  peniigjelitian. Berikut merupakan hasil uji validitas variabel penelitian.
Uji reliabilitas digunakan untuk menguji data agar sesuai dengan pengukuran penelitian. Uji reliabilitas ini menggunakan rumus dari metode Cronbach’s  Alpha yang mempunyai  pengukuran  skala  0  –  1  dengan  lima  kelas interval.  Sehingga  dapat  dinyatakan  suatu  penelitian dianggap reliabel adalah jika nilai Cronbach’s Alpha > 0,60. Hasil  yang  diperoleh  dari  uji  reliabilitas  ini  menghasilkan nilai 0,845 yang berarti instrumen penelitian sangat reliabel dan dapat digunakan sebagai alat untuk mengumpulkan data.
Tahapan teknik analisis CFA selanjutnya yaitu KMO and Bartlett  Test .  Tahapan  analisis  ini  memiliki  ketentuan  nilai KMO yang diterima yaitu KMO ≥ 0,5 dan nilai signifikansi <  0,05.  Sehingga  pada  variabel  –  variabel  indikator permintaan,  indikator  pusat  kegiatan,  dan  indikator permintaan memiliki nilai KMO dan signifikansi yang dapat diterima.  Berikut  merupakan  tabel  nilai  KMO  dan signifikansi tiap indikator.
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  ialah anti  image matrices untuk  mendapatkan  nilai Measures  of  Sampliing Adequacy .  Ketentuan  nilai MSA ini  dapat  memberikan informasi  terkait  variabel  yang  terkonfirmasi  berpengaruh terhadap  penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing . Anti  image pada tahapan ini memunculkan nilai MSA atau Measures of Sampling  Adequacy yang mempunyai  ketentuan nilai ≥ 0,5 agar dapat diterima. Pada analisis ini ditemukan bahwa nilai MSA  dari  semua  variabel  penentuan  lokasi  stasiun bike sharing di Surabaya Timur memiliki nilai MSA yang dapat diterima sesuai ketentuan. Dengan demikian, seluruh variabel dapat  terkonfirmasi  berpengaruh  terhadap  penentuan  lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur. Berikut merupakan tabel nilai MSA semua variabel penentuan lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur.
B. Bobot Variabel
Dalam  melakukan  analisis  bobot  prioritas  variabel penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing di  Surabaya  Timur, dilakukan  beberapa  tahapan  menggunakan analytical
hierarchy  process (AHP) dengan  alat  bantu expert  choice. Tahap  analisis  ini  merupakan  kelanjutan  dari  tahap sebelumnya  setelah  ditentukan  variabel  yang  berpengaruh terhadap penentuann lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur.  Penentuan  bobot  prioritas  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  suatu  variabel  dalam  menentukan lokasi stasiun bike sharing . Pada tahapan ini informan yang berasal  dari  perwakilan  mitra  stasiun  Migo,  ahli  bidang angkutan  Dinas  Perhubungan  Kota  Surabaya,  ahli  bidang prasarana  angkutan  Kota  Surabaya,  dan  akademisi  ahli transportasi  ITS  Surabaya  diminta  untuk  memberikan penilaian  pada  indikator  dan  variabel  penelitian.  Hasil penilaian  dari  para  informan  ahli  terkait  penentuan  lokasi stasiun bike  sharing mulai  dari  operator,  regulator,  hingga akademisi  kemudian  di combine dalam  perangkat  lunak expert choice.
Pada AHP dilakukan pairwise  comparasion untuk membandingkan  tingkat  kepentingan  antar  indikator  dan antar  variabel  dalam  tiap  indikator.  Hasil pairwise comparasion kemudian  menghasilkan  nilai  bobot  prioritas indikator  penelitian  dan  nilai  bobot  prioritas  variabel penelitian  yang  sebelumnya  telah  di combine atas  empat informan ahli.
Berdasarkan gambar di atas diketahui bahwa urutan bobot prioritas  indikator  dalam  penentuan  lokasi  stasiun bike sharing yaitu pertama indikator jaringan transportasi (0.395), selanjutnya  indikator  pusat  kegiatan  (0.319),  dan  terakhir indikator  permintaan  (0.286).  Dengan  standar  nilai inconsistency ≤ 0,10 , pada penilaian bobot prioritas indikator penelitian  didapatkan  bahwa  nilai inconsistency  =  0,08 . Sehingga  dapat  dinyatakan  nilai  bobot  prioritas  indikator penentuan lokasi stasiun bike sharing dapat diterima.
Berdasarkan gambar di atas diketahui bahwa ururtan bobot prioritas  variabel  dalam  indikator  permintaan  untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing yaitu pertama variabel
Tabel 2. Nilai Cronbach’s Test Uji Reliabilitas Penelitian
Variabel Cronbach’s Test Keterangan Jumlah Penduduk 0,745 Reliabel Jumlah Penduduk Muda 0,738 Reliabel Kepadatan Penduduk 0,736 Reliabel Area Permintaan 0,736 Reliabel Kedekatan dengan Pusat Perbelanjaan 0,727 Reliabel Kedekatan dengan Bangunan Komersial 0,733 Reliabel Kedekatan dengan Sekolah 0,729 Reliabel Kedekatan dengan Universitas 0,741 Reliabel Kedekatan dengan Taman 0,741 Reliabel Kedekatan  dengan  Jalur  Angkutan Umum 0,733 Reliabel Kedekatan  dengan  Tempat  Transit Transportasi Publik 0,736 Reliabel Total 0,845 Sangat Reliabel Tabel 3. Nilai KMO  dan Signifikansi Variabel Indikator Nilai KMO Nilai Signifikansi Permitaan 0.679 0.0 Pusat Kegiatan 0.662 0.0 Jaringan Transportasi 0.500 0.0
Tabel 3. Nilai MSA tiap Variabel Penelitian Variabel Measures of Sampliing Adequacy Keterangan Jumlah Penduduk 0.650 Terkonfirmasi Jumlah Penduduk Muda 0.692 Terkonfirmasi Kepadatan Penduduk 0.756 Terkonfirmasi Area Permintaan 0.655 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Pusat Perbelanjaan 0.662 Terkonfirmasi Kedekatan  dengan  Bangunan Komersial 0.721 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Sekolah 0.674 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Universitas 0.603 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Taman 0.604 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Jalur Angkutan Umum 0.500 Terkonfirmasi Kedekatan dengan Tempat Transit Transportasi Publik 0.500 Terkonfirmasi
Gambar  2.  Bobot  Prioritas  Indikator  Penelitian  Menggunakan Software Expeert Choice
kepadatan  penduduk  (0.438),  selanjutnya  variabel  area permintaan  (0.239),  selanjutnya  variabel  jumlah  penduduk muda (0.191), dan terakhir variabel jumlah penduduk (0.132). Dengan  standar  nilai inconsistency  ≤  0,10 ,  pada  penilaian bobot  prioritas  variabel  dalam  indikator  permintaan didapatkan bahwa nilai inconsistency = 0,01 . Sehingga dapat dinyatakan  nilai  bobot  prioritas  variabel  dalam  indikator permintaan untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing dapat diterima.
Berdasarkan  gambar  4.,  diketahui  bahwa  ururtan  bobot prioritas  variabel  dalam  indikator  pusat  kegiatan  untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing yaitu pertama variabel kedekatan  dengan  universitas  (0.388),  selanjutnya  variabel kedekatan  dengan  taman  (0.233),  selanjutnya  variabel kedekatan  dengan  sekolah  (0.192),  selanjutnya  variabel kedekatan dengan bangunan komersial (0.094), dan terakhir variabel  kedekatan  dengan  pusat  perbelanjaan  (0.093). Dengan  standar  nilai inconsistency  ≤  0,10 ,  pada  penilaian prioritas variabel dalam indikator pusat kegiatan didapatkan bahwa nilai inconsistency = 0,04 . Sehingga dapat dinyatakan nilai bobot prioritas variabel dalam indikator pusat kegiatan untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing dapat diterima.
Berdasarkan  gambar  5.  diketahui  bahwa  ururtan  bobot prioritas variabel dalam indikator jaringan transportasi untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing yaitu pertama variabel kedekatan  dengan  tempat  transit  transportasi  publik (0.568) dan  kedua  yaitu  variabel  kedekatan  dengan  jalur  angkutan umum  (0.432).  Dengan  standar  nilai inconsistency  ≤  0,10 , pada penilaian bobot prioritas variabel dalam indikator pusat kegiatan  didapatkan  bahwa  nilai inconsistency  =  0,00 . Sehingga  dapat  dinyatakan  nilai  bobot  prioritas  variabel dalam indikator jaringan transportasi untuk penentuan lokasi stasiun bike sharing dapat diterima.
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  diketahui  secara keseluruhan bobot prioritas variabel dalam penentuan lokasi stasiun bike  sharing di  Surabaya  Timur.  Informasi  urutan
prioritas  diantaranya  variabel  kedekatan  dengan  tempat transit transportasi publik (0.182), variabel kedekatan dengan universitas (0.147), variabel kedekatan dengan jalur angkutan umum  (0.138),  variabel  kepadatan  penduduk  (0.132), variabel kedekatan dengan taman (0.088), variabel kedekatan dengan  sekolah  (0.073),  variabel  area  permintaan  (0.072), variabel  jumlah  penduduk  muda  (0.058),  variabel  jumlah penduduk  (0.040),  variabel  kedekatan  dengan  bangunan komersial  (0.036),  dan  variabel  kedekatan  dengan  pusat perbelanjaan (0.035).
C. Penentuan dan Kesesuaian Lokasi Stasiun Bike Sharing
Setelah melakukan teknik analisis AHP yang menghasilkan  bobot  prioritas  variabel  yang  berpengaruh terhadap  penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing, dilakukan penentuan  dan  kesesuaian  lokasi  stasiun bike  sharing menggunakan  teknik  analisis weighted  sum. Adapun  dalam teknik analisis ini diperlukan beberapa langkah salah satunya menentukan  kriteria  kesesuaian  tiap  variabel  yang  bobot prioritasnya telah diperoleh, dilanjutkan proses digitasi data lapangan  tiap  variabel  di  Surabaya  Timur  seperti  jumlah penduduk,  jumlah  penduduk  muda,  kepadatan  penduduk, area permintaan (penggunaan lahan), lokasi pusat perbelanjaan,  lokasi  bangunan  komersial,  lokasi  sekolah, lokasi universitas, lokasi taman, lokasi jalur angkutan umum, dan  lokasi  tempat  transit  transportasi  publik.  Setelah dilakukan digitasi data spasial variabel, data  – data tersebut disesuaikan kebutuhannya dengan kriteria kesesuaian seperti jumlah penduduk dalam ukuran jiwa dan jarak dalam ukuran meter  menggunakan  alat euclidean  distance serta reclassify yang tersedia pada ArcMap 10.4.
Awal  dari  teknik  analisis  ini  ialah  membentuk  kriteria kesesuaian lokasi stasiun bike sharing berdasarkan variabel – variabel  yang  telah  terkonfirmasi  dan  memiliki  nilai  bobot prioritas.  Kriteria  yang  digunakan  diperoleh  di  panduan perencanaan bike sharing yang ditetapkan oleh Institute for Transportation  and  Development  Policy  (ITDP). Kriteria yang  relevan  digunakan  seperti  area  jangkauan  stasiun bike sharing beserta lokasi strategisnya dan kebutuhan permintaan yang dikategorikan menurut penduduk.
Berkaitan  pada  area  jangkauan  dari  stasiun bike  sharing , ditekankan bahwa area jangkauan stasiun bike sharing dapat dijangkau  tiap  300  meter  [9].  Tidak  hanya  itu,  diharapkan stasiun bike  sharing juga  dapat  dijangkau  oleh  tempat pemberhentian  angkutan  massal  yang  dapat  membantu pengguna  untuk  terkoneksi  dengan  mudah  dan  cepat  ke
Gambar 3. Bobot Prioritas Variabel dalam Indikator Permintaan Menggunakan Softwae Expert Choice
Gambar  4.  Bobot  Prioritas  Variabel  dalam  Indikator  Pusat  Kegiatan Menggunakan Software Expert Choice
Gambar  5.  Bobot  Prioritas  dalam  Indikator  Jaringan  Transportasi Menggunakan Sodtware Expert Choice
Tabel 4. Keseluruhan Prioritas Variabel Penentuan Lokasi Stasiun Bike Sharing Variabel Nilai Prioritas Kedekatan  dengan  Tempat  Transit  Transportasi Publik 0.182 Kedekatan dengan Universitas 0.147 Kedekatan dengan Jalur Angkuta Umum 0.138 Kepadatan Penduduk 0.132 Kedekatan dengan Taman 0.088 Kedekatan dengan Sekolah 0.073 Area Permintaan 0.072 Jumlah Penduduk Muda 0.058 Jumlah Penduduk 0.040 Kedekatan dengan Bangunan Komersial 0.036 Kedekatan dengan Pusat Perbelanjaan 0.035 Sumber: Hasil Analisis, 2019
tujuannya  [9].  Stasiun bike  sharing juga  secara  ideal diharapkan  dapat  berlokasi  pada  area  dengan  beragam kegiatan  atau  aktivitas  sehari  –  hari  dan  tentunya  dapat dijangkau  dengan  tempat  yang  mempunyai  daya  tarik penduduk [9].
Terkait  penduduk,  penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing juga  mempertimbangkan  penduduk  guna  menentukan kebutuhan  stasiun  di  area  penduduk  (perumahan)  tersebut. Dalam  panduan  ini,  diberikan  acuan  bahwa  diharapkan tersedianya stasiun bike sharing setiap 1.000 jiwa penduduk [9]. Penduduk juga menentukan permintaan yang lebih besar diiringi  dengan  kepadatan  penduduk,  sehingga  kepadatan penduduk  sering  digunakan  untuk  menentukan  suatu  lokasi mempunyai  permintaan  yang  baik  terhadap  stasiun bike sharing . Adapun acuan permintaan menggunakan kepadatan penduduk  yakni  dengan  melihat  rata  –  rata  kepadatan penduduk dalam satu kota dan selanjutnya ditentukan secara spesifik daerah mana saja yang layak untuk dijangkau stasiun bike sharing [9].
Berdasarkan  pertimbangan  kriteria  –  kriteria  yang  telah disampaikan,  berikut  merupakan  kriteria  penentuan  lokasi stasiun bike sharing yang digunakan dalam penelitian ini. Dari  kriteria  kesesuaian  di  atas  dilakukan euclidean distance serta reclassify untuk  menyiapkan  data  spasial variabel – variabel untuk dilakukan tumpang susun data pada teknik analisis weighted sum . Tumpang susun teknik analisis
weighted sum menggunakan nilai bobot prioritas variabel dan indikator penelitian kemudian dilakukan untuk menjadi peta kesesuaian  indikator  permintaan,  indikator  pusat  kegiatan, dan indikator jaringan transportasi. Berikut merupakan hasil tumpang  susun  teknik  analisis weighted  sum antar  variabel dalam tiap indikator – indikator kesesuaian.
Pada  Gambar  6.  diketahui  kesesuaian  lokasi  stasiun bike sharing berdasarkan variabel – variabel indikator permintaan. Pertimbangan  kesesuaian  pada  gambar  tersebut  yakni mempertimbangkan  jumlah  penduduk,  jumlah  penduduk muda, kepadatan penduduk, dan area permintaan. Kesesuaian pada indikator ini dapat dilihat pada warna biru peta.
Pada  Gambar  7.  diketahui  kesesuaian  lokasi  stasiun bike sharing berdasarkan  variabel  –  variabel  indikator  pusat kegiatan.  Pertimbangan  kesesuaian  pada  gambar  tersebut yakni mempertimbangkan kedekatan dengan pusat perbelanjaan, bangunan komersial, sekolah, universitas, dan taman.
Pada  Gambar  8.  diketahui  kesesuaian  lokasi  stasiun bike sharing berdasarkan  variabel  –  variabel  indikator  jaringan transportasi. Pertimbangan kesesuaian pada gambar tersebut yakni mempertimbangkan kedekatan dengan  jalur  angkutan umum  dan  tempat  transit  transportasi  publik.  Kesesuaian pada indikator ini dapat dilihat pada warna biru peta.
Hasil  analisis  kesesuaian  dari  tiap  indikator  penelitian kemudian  dilanjutkan  pada  tumpang  susun  antar  indikator yang  menghasilkan  peta  kesesuaian  lokasi  stasiun bike
Tabel 5. Kriteria Penentuan Lokasi Stasiun Bike Sharing
Variabel Kriteria Tidak Sesuai (1) Cukup Sesuai (2) Sesuai (3) Jumlah Penduduk ≤ 1000 jiwa - ≥ 1000 jiwa Jumlah Penduduk Muda ≤ 1000 jiwa - ≥ 1000 jiwa Kepadatan Penduduk < 14206 jiwa/km 2 - > 14206 jiwa/km 2 Area Permintaan Jalan, Militer, Pertanian, RTH, Sungai, TPA, Tambak, Tanah Kosong Industri dan Pergudangan Perdagangan dan Jasa, Universitas, Taman dan Perumahan, Fasilitas Umum Kedekatan dengan pusat perbelanjaan >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan sekolah >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan universitas >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan bangunan komersial >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan taman >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan jalur angkutan umum >500 m 300 – 500 m < 300 m Kedekatan dengan  tempat transit transportasi umum >500 m 300 – 500 m < 300 m Gambar 6. Peta Kesesuaian Indikator Permintaan Menggunakan ArcMap
10.4
Gambar  7.  Peta  Kesesuaian  Indikator  Pusat  Kegiatan  Menggunakan ArcMap 10.4
sharing . Langkah yang dilakukan serupa dengan sebelumnya yaitu dengan memasukkan nilai bobot prioritas tiap indikator ke  dalam  proses weighted  sum .  Hasil  dari  peta  kesesuaian tersebut  memiliki  informasi  area  yang  tidak  sesuai,  cukup sesuai, dan sesuai untuk lokasi stasiun bike sharing .
Berikut  merupakan  peta  kesesuaian  lokasi  stasiun bike sharing di Surabaya Timur.
Kesesuaian  lokasi  untuk  stasiun bike  sharing terdiri  dari tingkat  sesuai  seluas  1424,08  hektar,  tingkat  cukup  ssesuai seluas  5573,96  hektar,  dan  tingkat  tidak  sesuai  2782,14 hektar.  Hasil  kesesuaian  tersebut  merupakan  perolehan  dari tumpang  tindih  berbagai  pertimbangan  berupa  variabel  – variabel yang sebelumnya dikonfirmasi dan diprioritaskan.
D. Rekomendasi Lokasi
Setelah mengetahui kesesuaian lokasi stasiun bike sharing di Surabaya Timur, dapat diketahui rekomendasi lokasi yang diinginkan mengingat sudah tersedianya stasiun bike sharing pada  saat  ini.  Rekomendasi  tersebut  mempertimbangkan jangkauan pelayanan operasional stasiun bike sharing Migo sebesar  500  meter  dari  lokasi  stasiun  tersebut.  Dengan demikian  dilakukan  tahapan intersect antara shapefile kesesuaian lokasi dan buffer jangkauan stasiun bike sharing Migo eksisting.
Berkaitan dengan rekomendasi lokasi stasiun bike sharing di  Surabaya  Timur,  didapatkan  luas  lahan  lokasi  yang “Direkomendasikan”  sebesar 674,63 ha  tersebar di wilayah studi.  Hasil  ini  diperoleh  dari  pertimbangan  jangkauan
stasiun  eksisting  yang  sudah  terdapat  di  wilayah  studi  dan analisis  kesesuaian.  Sehingga  didapatkan  informasi  bahwa terdapat beberapa lokasi yang bisa direkomendasikan untuk dijadikan titik stasiun baru bike sharing .

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Semua  variabel  penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing di Surabaya  Timur  yang  disintesa  dari  berbagai  penelitian terkait  penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing terkonfirmasi berpengaruh terhadap penentuan lokasi stasiun bike sharing, Berbagai  variabel  penentuan  lokasi  tersebut  juga mempunyai  nilai  prioritas  –  prioritas  yang  berbeda  dalam penentuan  lokasi  stasiun bike  sharing dengan  urutan diantaranya  berurutan  variabel  kedekatan  dengan  tempat transit transportasi publik (0.182), variabel kedekatan dengan universitas (0.147), variabel kedekatan dengan jalur angkutan umum  (0.138),  variabel  kepadatan  penduduk  (0.132), variabel kedekatan dengan taman (0.088), variabel kedekatan dengan  sekolah  (0.073),  variabel  area  permintaan  (0.072), variabel  jumlah  penduduk  muda  (0.058),  variabel  jumlah penduduk  (0.040),  variabel  kedekatan  dengan  bangunan komersial  (0.036),  dan  variabel  kedekatan  dengan  pusat perbelanjaan (0.035),
Beberapa stasiun bike sharing eksisting diketahui termasuk dalam  lokasi  yang  memiliki  tingkat  kesesuaian  lokasi “Sesuai”, “Cukup Sesuai”, dan tidak terdapat pada kesesuaian “Tidak  Sesuai”  serta  masih  terdapat  lokasi  yang  memiliki tingkat kesesuaian “Sesuai” tetapi belum terdapat stasiun bike sharing ,
Berdasarkan  hasil  kesesuaian  tersebut  dan  dibandingkan dengan jangkauan stasiun eksisting didapatkan rekomendasi lokasi  stasiun bike  sharing di  area  Surabaya  Timur  sebesar 674,63 hektar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. M. Saltzman and R. M. Bradford, “Simulating a more efficient
Gambar  8.  Peta  Kesesuaian  Indikator  Jaringan  Transportasi Menggunakan ArcMap 10.4
Gambar  9.  Peta  Kesesuaian  Lokasi  Stasiun Bike  Sharing di  Surabaya Timur Menggunakan ArcMap 10.4
Gambar  10.  Peta  Rekomendasi  Area  Lokasi  Stasiun Bike  Sharing di Surabaya Timur Menggunakan ArcMap 10.4
Tabel 6. Area Rekomendasi Lokasi Stasiun Bike Sharing di Surabaya Timur Keterangan Luas Direkomendasikan 674,63 ha Cukup Direkomendasikan 3896,27 ha Tidak Direkomendasikan 5206,58ha Sumber: Hasil Analisis, 2019
bike sharing system,” J. Supply Chain Oper. Manag. , vol. 14, no.
2, p. 36, 2016.
[2] C. S. Ioakimidis, K. N. Genikomsakis, P. Rycerski, and S. Koutra, “User characteristics of an e-carpooling system at UMONS as part of  a  smart  district  concept,”  in 2016  IEEE  19th  International Conference  on  Intelligent  Transportation  Systems  (ITSC) ,  2016, pp. 2125–2130.
[3]
“Migo e-Bike, Sepeda Ramah Lingkungan Menjawab Kemacetan
- iNews Portal.” [Online].
Available:
https://jatim.inews.id/berita/migo-e-bike-sepeda-ramah- lingkungan-menjawab-kemacetan. [Accessed: 31-Jan-2020].
[4] “Aulia  Cuma  Bayar  Rp  3.000  Saat  Sewa  Sepeda  Listrik  Lewat
Aplikasi - Surya.” [Online]. Available: https://surabaya.tribunnews.com/2017/10/31/aulia-cuma-bayar-
rp-3000-saat-sewa-sepeda-listrik-lewat-aplikasi.  [Accessed:  31- Jan-2020]. [5]
G.  A.  Mendoga, Panduan  Untuk  Menerapkan  Analisis Multikriteria dalam Menilai Kriteria dan Indikator . Bogor: Center for International Forestry Research, 1999.
[6] K.  Makkasau,  “Penggunaan  metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dalam penentuan prioritas program kesehatan (studi kasus program Promosi Kesehatan),” J@ ti Undip J. Tek. Ind. , vol. 7, no. 2, pp. 105–112, 2013.
[7] Syaifullah,  “Pengenalan  Metode  AHP  (  Analytical  Hierarchy Process ),” Wordpress , pp. 1–11, 2010.
[8] Y. Hou, “Site suitability study for bike stations in Ames , Iowa.”
[9] A.  Cohen,  “Bike  Share  Planning  Guide,”  Institute  for Transportation & Development Policy, 2018.